TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Международное судоходство

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @shipping00 · Post #45708 · 24 апр.

🚢Румыния консолидирует Черноморскую логистику через покупку оператора порта Джурджулешты. Румыния завершила приобретение оператора порта Джурджулешты (Молдова) — ICS Danube Logistics — через Национальную компанию «Администрация морских портов Констанцы». Сделка рассматривается как стратегический шаг для усиления позиций страны в Черноморском регионе. Актив будет интегрирован в логистическую систему порта Констанца, что позволит расширить портовую связь и укрепить роль Румынии в транспортных коридорах Центральной и Юго-Восточной Европы. С отраслевой точки зрения приобретение отражает усиливающуюся конкуренцию между портами региона, где контроль над ключевыми узлами и доступ к внутренним рынкам становятся критическими факторами. Дополнительно развитие инфраструктуры, включая дорожные и портовые связи (в частности, с портом Галац), направлено на создание интегрированной логистической сети и повышение пропускной способности. Румыния делает ставку на консолидацию портовых активов и развитие мультимодальных коридоров для усиления своей роли в региональной торговле. 📌ICS Danube Logistics SRL — основана в 2004 году, оператор порта Джурджулешты, ранее принадлежала частным инвесторам, в 2026 году перешла под контроль государства Румынии через порт Констанца. #ports#BlackSea#logistics#Romania#trade

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #fp8

当前筛选 #fp8清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025, 18:50

✔️Ling-1T - новая модель от inclusionAI с 1 триллионом параметров Модель на 1 трлн, из них ≈ 50 млрд активны на токен (MoE-архитектура). Она обучена на 20 трлн+ токенов, специально отобранных для задач логического мышления и рассуждений. Контекст: 128 000 токенов. Построена на базе Evo-CoT (Evolutionary Chain of Thought) и Linguistics-Unit RL - нового метода обучения для масштабируемых рассуждений. При помощи Evo-CoT модель постепенно улучшает баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. То есть с каждым шагом она пытается делать рассуждения «глубже», но не слишком дорого по ресурсам. Моделька демонстрирует сильные результаты в задачах кода, математики, логики и фронтенд-генерации. В архитектуре задействованы Mixture-of-Experts (1/32 активация), MTP слои и маршрутизация экспертов. Ling-1T показывает, что огромные модели можно сделать не только мощными, но и экономичными. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T @ai_machinelearning_big_data #Ling1T#AI#ML#OpenSource#Reasoning#TrillionScale#FP8